当AI“借用”奥特曼:生成式人工智能著作权侵权的司法破局-首例生成式人工智能平台侵害信息网络传播权案

——杭州中院（2024）浙01民终10332号案深度评析

2025年2月，杭州互联网法院就“AI奥特曼”案作出一审判决，认定某AI平台构成侵害信息网络传播权的帮助侵权，同年12月经杭州市中级人民法院二审维持原判。此案不仅是“首例生成式人工智能平台侵害信息网络传播权案”，更入选“2024年中国十大最具研究价值知识产权裁判案例”和“2025年度AIPPI中国分会版权十大热点案件”。

本文拟立足该案判决，从四个维度展开分析：案件事实与技术场景、生成式人工智能服务提供者的法律定性、帮助侵权的主客观认定标准、以及著作权法与反不正当竞争法的边界划定，并结合国内外立法动态与行业实践，提供体系化的实务参考。

一、案件事实：当LoRA模型成为侵权的“放大器”

本案原告上海新创华文化发展有限公司经独占许可享有奥特曼系列形象的知识产权及相关维权权利。被告杭州某智能科技公司运营一款AI绘图平台，提供Checkpoint基础模型和LoRA模型，支持文生图、图生图、模型在线训练等服务。在该平台首页及“推荐”“IP作品”等栏目下，存在多个有关奥特曼的AI生成图片及奥特曼LoRA模型，可供用户应用、下载、发布或分享链接。具体而言，用户上传奥特曼图片，利用平台提供的基础模型，调整参数后训练生成奥特曼LoRA模型；其他用户通过输入提示词、选择基础模型、叠加该LoRA模型后，能够稳定地输出与奥特曼形象构成实质性相似的图片。本案中的被诉侵权内容与权利作品在人物形象、色彩搭配、服饰细节等方面具有高度相似性，整体构成实质性相似。

二、生成式人工智能服务提供者的法律定性：从二分法到“双阶”跃迁

生成式人工智能服务提供者应被定性为网络内容提供者还是网络服务提供者，直接决定其侵权责任类型与注意义务标准。本案中，一审法院给出了开创性的定性：生成式人工智能服务提供者兼具技术服务与内容供给双重属性，属于新型网络服务提供者。这一认定打破了以“网易案时代”为背景的网络服务提供者类型二分法，为生成式AI的司法治理奠定了理论基础。

从技术原理看，生成式AI与传统网络服务的根本差异在于：后者仅提供信息存储空间或搜索链接等被动服务，而前者通过算法主动参与内容生成。以本案为例，被告平台不仅提供存储空间，更通过LoRA模型的开放与推荐机制，将用户上传的图片转化为可被反复调用的LoRA模型参数文件，实施了一种“再创作—再封装—再分发”的系统性服务，显著不同于单纯的信息存储与链接服务。

“输出端”构成传播行为的实质内容，在定性后自然进入过错认定环节。那么，如何判断提供这种新型服务的平台是否存在过错？这是本文第三部分关注的核心问题。

三、帮助侵权认定：过错标准的动态调整

《民法典》第1197条规定，网络服务提供者知道或者应当知道网络用户利用其网络服务侵害他人民事权益，未采取必要措施的，与该网络用户承担连带责任。在本案中，法院系统阐释了生成式AI平台帮助侵权的判断标准，其核心在于综合考量多重因素动态调整注意义务的合理水平。在这些因素中，权利作品的知名度与侵权事实的明显程度尤为重要——奥特曼作为家喻户晓的动漫IP，具有极高的知名度和影响力，而平台在首页及“推荐”栏目中直接展示多个奥特曼主题的LoRA模型，侵权内容处于“可被明显感知”的状态，从而使平台履行注意义务的现实便利性大幅提升。同时，法院关注到平台的盈利模式：被告通过会员充值等方式从用户发布模型行为中直接获益，超越了单纯的技术中立角色，应承担与其商业模式相匹配的更高注意义务。此外，平台LoRA模型的“一次训练、反复使用”特性，使得用户叠加该模型后可稳定输出奥特曼形象，平台足以预见到此类模型被反复使用所累积的侵权后果。值得注意的是，被告平台在诉讼通知发出后，能够采取屏蔽及建立后台知识产权审核机制等一系列措施，这说明其并非技术无力管控，而是怠于履行合理注意义务。综合上述因素，法院认定被告构成侵害信息网络传播权的帮助侵权，判令停止侵权并赔偿3万元（含合理开支）。

实务提示一：对于生成式AI平台运营者而言，建议建立分层内容审核机制——对“可明显感知”的高知名度IP内容采取主动识别与屏蔽措施，并在商业模式中嵌入版权合规成本；对于权利人而言，收集平台对侵权内容的明显程度、平台的营利机制及其事先管控能力等方面的证据，将是说服法院认定平台存在“应知”的关键。

四、著作权法与反不正当竞争法的边界：双重保护的“禁行区”

本案的另一关键问题是：当事人在著作权法之外又同时主张反不正当竞争法保护时，法院应如何裁量？原告认为，被告平台设定定向训练功能，可生成“似是而非”的奥特曼图片，构成不正当竞争行为。对此，杭州中院二审明确指出：反不正当竞争法进行的是灵活的补充性保护，当专门法已作出穷尽规定时，反不正当竞争法原则上不再提供附加保护——权利人依据的权利基础仍是著作权，不宜以反不正当竞争法进行重复评价。

这一裁判立场具有重要的规则宣示意义。首先，它明确了著作权法对AIGC输出侵权的规制优先于反不正当竞争法，当著作权法足以保护权利人利益时，反不正当竞争法应保持谦抑立场。具体而言，“似是而非”的生成图片并不当然属于著作权无法规制的灰色地带——如果该图片与权利作品构成实质性相似，著作权法已提供复制权与改编权的保护，无需另启不正当竞争路径。在案证据不足以证明被告存在违反诚实信用原则和公认商业道德的主观故意，以及客观上实施了为获取不正当竞争优势而损害其他经营者合法权益的行为，故对原告关于不正当竞争的上诉请求予以驳回。

值得关注的是，这一裁判立场与国际趋势高度契合。2025年9月，德国慕尼黑法院在GEMA诉OpenAI案中认定，将受版权保护的歌词纳入AI模型训练数据集并输出歌词内容，构成对作品的非法复制。这表明中国司法在优先适用著作权法的裁判思路上，与欧洲对版权人保护的强化立场形成一定程度的呼应，而在美国，司法则更倾向于审慎认定模型训练行为本身构成侵害，体现了各国基于不同立法传统与产业政策的选择差异。中国司法将AIGC平台输出阶段的侵权焦点集中于著作权法框架内，确立了一条平衡版权保护与AI产业发展的务实路径。

从行业影响看，本案之后，2025年11月上海金山法院审结的《斗破苍穹》美杜莎案进一步丰富了AIGC侵权的司法实践。该案明确：用户以商业使用为目的，在LoRA模型的素材截取、训练、发布及使用阶段再现了在先作品的独创性表达，侵害复制权与信息网络传播权，但LoRA模型本身及“训练LoRA”功能属于中立技术，平台依法及时采取下架措施后不构成侵权。两案共同确认了AIGC侵权链条中的“用户—平台”双层责任架构——用户因实质性投入训练素材与发布LoRA模型构成直接侵权，平台只有在未尽合理注意义务时才承担帮助侵权责任。

实务提示二：权利人在维权路径选择上，应优先聚焦著作权法主张，反不正当竞争法仅在著作权法无法覆盖特殊行为（如恶意规避技术措施、大规模批量诱导侵权）时方考虑作为补充主张，避免因主张失当而被认定权利滥用。

五、行业展望与制度前瞻

从本案出发，结合最高法正在抓紧起草的《关于依法妥善审理涉人工智能纠纷案件的意见》，以及广东高院2025年发布的首份涉AI知识产权司法保护意见（共24条，围绕算法模型、开源许可、数据要素、生成内容等焦点构建全链条保护机制），生成式AI著作权纠纷的未来治理方向已初具轮廓。

首先，在制度层面，“分类施策、动态适配”将成为AIGC平台责任认定的主流思路。生成式AI作为区别于传统网络服务的新型业态，司法应综合考量技术发展阶段、侵权信息可识别性、损害后果预期性及平台管控措施有效性等因素，实现注意义务与技术能力的合理匹配。以输入端训练数据合规为例，欧盟DSM指令已建立“opt-out”机制，允许商业主体进行文本与数据挖掘，但著作权人可通过公开声明方式禁止爬取。中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》虽要求“尊重知识产权”，但尚未建立配套的具体机制，这将是制度发展的重点方向。可以预见，在数据训练环节引入类似欧盟的“权利保留识别”机制——即要求AIGC平台对所有训练数据建立版权来源清单，并在权利人明示保留权利时停止使用——极可能成为司法与立法的双重推动方向，也是AIGC平台未来合规布局的核心领域。

其次，在输出端层面，现有“通知—删除”避风港规则在AIGC技术背景下暴露出显著的不周延性：平台每日生成的海量内容远超权利人被动发现与举证的能力边界，而LoRA模型的“一次侵权、反复使用”特性更可能使传统“通知—删除”沦为事后补救的权益损耗机制。学者提出的“双阶”避风港构想——为输入端设置数据透明义务与整体性补偿机制，为输出端配置版权过滤与用户恶意引导干扰等义务——为本领域制度完善提供了有益参考。

最后，对于初创企业经营者，建议紧密关注AIGC合规的三大核心方向：数据来源合法性——建立可验证的训练素材版权链，避免未经授权使用受保护作品；输出端检测机制——对生成内容进行实质性相似度检测，在高知名度IP领域设置主动识别防线；以及平台与用户责任分配——在用户协议中明确约定知识产权授权条款、违约责任条款以及侵权处置流程，确保“通知—删除—屏蔽”机制符合司法实践的合理注意义务要求（实务提示三）。同时，应密切关注最高法涉AI纠纷审理意见的发布动态，提前调整合规策略，以适应快速变化的司法环境。